listen
について
`listen`スキルは、積極的傾聴の原則を適用し、文字通りの意味、感情、文脈の各層にわたって意図を抽出することで、Claudeがユーザーの要求を深く分析できるようにします。このスキルは、曖昧な状況や、文脈が文字通りの意味と矛盾する場合、または重大なタスクの前に誤解を防ぐために設計されています。その中核的な能力は、言葉にされていないものも含めた完全なシグナルを統合し、完全な理解を反映することにあります。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/listenこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
聽
行結構化之深聽——清假設、全納而注、解諸層之信、反映所解、察未言、合全景於用者之意。
用時
- 用者之請感曖,急行致解非問
- 用者字言此而脈絡暗彼(字面與隱意之不合)
- 前應失中——用者屢澄或重述
- 複雜之請含多層:技需、情脈、未言之約
- 啟大任前,解意之誤致重耗
meditate清內噪後,listen向外引清之注於用者
入
- 必要:當注之用者訊息(自對話隱得)
- 可選:為當前請供脈絡之對話史
- 可選:含用者偏好與項目脈絡之 MEMORY.md 或 CLAUDE.md
- 可選:於何或誤解之具體慮
法
第一步:清——釋假設
納用者之信前,釋彼所欲之先念。
- 察任何已形之應答——標之而置之
- 察型配:「此似吾嘗見之請」——此配或誤
- 釋「用者首句含全請」之假設
- 釋「技請乃唯一請」之假設
- 納用者之言如首聞之,雖類似之請已處
**得:**納之態,注開而未向解窄。應答之念暫止,以利全納。
**敗則:**若假設不可釋(強型配持),明承此配:「此似 X——然察此是否實為所問。」名假設則削其持。
第二步:注——全納
以全注讀用者之訊,諸部並於覺中。
- 處任一部前,讀全訊
- 記結構:單請乎、多請乎、問乎、糾乎、敘乎?
- 標關鍵名與動——用者所指具體之素
- 記所重:何彼擴?何彼略述?
- 記序:何先(常為先)、何末(常為後思——或真請藏於末)
- 重讀,此次注語氣與框,非內容
**得:**訊之全納——無跳字、無掠句。訊作全而持,勿即解為可行之部。
**敗則:**訊甚長,分為節而仍全讀每節。若注被引於一部(常最技者),明注非技之部——此常含意。
第三步:層——解信之類
用者訊含多並之信。分析每層。
Signal Layer Taxonomy:
┌──────────────┬──────────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Layer │ What to Extract │ Evidence │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Literal │ What the words explicitly │ Direct statements, │
│ │ say — the surface request │ specific instructions │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Procedural │ What they want done — the │ Verbs, action words, │
│ │ desired action or output │ "I want," "please," │
│ │ │ "can you" │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Emotional │ How they feel about the │ Frustration ("I keep │
│ │ situation — frustration, │ trying"), urgency ("I │
│ │ curiosity, urgency, delight │ need this now"), delight │
│ │ │ ("this is cool") │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Contextual │ The situation surrounding │ Mentions of deadlines, │
│ │ the request — why now, │ other people, projects, │
│ │ what prompted it │ prior attempts │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Constraint │ Boundaries on the solution │ "Without changing X," │
│ │ — what must be preserved, │ "keep it simple," │
│ │ what cannot change │ "compatible with Y" │
├──────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Meta │ The request about the │ "Am I asking the right │
│ │ request — are they asking │ question?", "Is this │
│ │ whether they are asking │ even possible?", │
│ │ the right thing? │ "Should I be doing X?" │
└──────────────┴──────────────────────────────┴──────────────────────────┘
每層記何在何缺。缺層與在層同為息。
**得:**訊之多層讀。字面與程序層常清。情、脈絡、約、元層需更細之注。至少一非字面層當辨。
**敗則:**若僅字面層可見,訊或誠直——非諸訊皆層。然察:訊較其複為短異乎?有避言(「或」、「吾思」、「若可」)乎?此常示未言之層。
第四步:反映——鏡所解
行前反映所聞以驗齊。
- 以用者之異語述請——此露義之捕,非僅語之捕
- 若非字面層為要,明名之:「似汝欲 X,而急示此阻他工」
- 述所解為先者:「最要之部似乃……」
- 若多解可能,名之:「此或為甲或乙——何為近?」
- 若請含似悖處,柔揭之:「汝提 X 亦提 Y——此二如何相關?」
**得:**用者證反映或糾之。任一果皆值——證則意已齊;糾則意今更清。反映當感如鏡,非判。
**敗則:**若用者於反映似躁(「直行之」),彼或重速於齊——尊此好,然記不齊之險。若反映誤,勿辯——納糾,即更解。
第五步:察靜——讀其隙
注用者未言者,可與所言同要。
- 彼所未提於其請之題為何?(缺脈絡)
- 彼所未述之約為何?(假設之知或未言之好)
- 缺何情之調?(常致壓之境中之靜,或無釋之急)
- 彼未慮何替代?(隧道視或故意排除)
- 彼未問何?(問後之問)
**得:**至少一要隙已辨。此隙或不需答——然察之以阻盲。最益之隙為缺之約(用者假設未述之事)與缺之脈絡(彼何以今需此)。
**敗則:**若無隙可見,用者或已周——然更可能,隙居 AI 亦盲之區。慮:異人於此項目工何欲知而用者未述?此側視常揭隱隙。
第六步:合——結全解
合諸層與隙於用者實需之統一圖。
- 述全解:字面請 + 隱意 + 情脈絡 + 約 + 隙
- 辨核心需:若餘皆落,用者最需一事為何?
- 定宜應答:用者欲行、解、認可、或探?
- 若合解異於字面請,定答深需或述請(常二者)
- 立次行之意:「依所聞,吾將……」
**得:**全而微之解,逾表面之請。解具體足以導行,誠足以承不確。
**敗則:**若合生混圖,信或誠悖。此時問一焦問以解曖:「吾最需解者為……」勿問多問——單擇善之問露多於諸澄清列。
驗
- 注用者訊前,假設已清
- 全訊於任一部行前已讀
- 至少一非字面信層已辨(情、脈絡、約、或元)
- 行前反映所解於用者
- 隙與靜已察,入於解
- 合解答用者核心需,非僅表面請
陷
- 聽以應:納訊之際形應。應塑所聞,濾不合先形答之信
- 僅字面聽:取字之表值而失其後之意、情、或脈絡
- 投射:聞若 AI 為用者當言者,非實言者。其先與脈絡異
- 過釋:尋不存之層。有時修疵之請僅為修疵之請——非諸訊皆有隱情
- 過反映:化每交互為反映之對話而用者欲速行。配反映之深於請之複
- 略字面:過注隱而明請未成。字面層仍要——即使深層在亦當答之
參
listen-guidance— 人類導之變體,以導人發動態聽之技observe— 中立持之型辨,以廣脈絡供聽teach— 善教須先聽以解學者之需meditate— 內注清空間以利外聽heal— 自察以露 AI 之聽能是否為偏所損
GitHub リポジトリ
関連スキル
release-standards
ドキュメント処理このスキルは、ソフトウェアリリースのためのセマンティックバージョニング(semver)ガイドラインと変更履歴(changelog)のフォーマット標準を提供します。リリース準備時に使用することで、バージョン番号(メジャー/マイナー/パッチ)を正しく増分し、変更履歴のエントリを構造化できます。プレリリース識別子のルールと、開発者向けの明確な例も含まれています。
commit-standards
ドキュメント処理このスキルは、Conventional Commits標準に従ってGitコミットメッセージをフォーマットします。コミットの作成やレビュー時に一貫性を保つため、テンプレートとタイプ定義(`feat`、`fix`、`refactor`など)を提供します。コミットプロセスで使用することで、明確で構造化されたコミット履歴を作成できます。
huggingface-tokenizers
ドキュメント処理このスキルは、HuggingFaceのRustベースライブラリを使用した高性能トークン化を提供し、1GBのテキストを20秒未満で処理します。BPE、WordPiece、Unigramアルゴリズムをサポートし、カスタムトークナイザーのトレーニングとアライメント追跡を可能にします。本番環境レベルの高速トークン化が必要な場合や、transformersエコシステムと統合されたカスタムトークナイザーを構築する際にご利用ください。
nano-pdf
ドキュメント処理nano-pdfは、特定のページのテキスト変更や誤字修正など、自然言語による指示を使ってPDFを編集できるCLIツールです。ターミナルから直接、迅速かつプログラム的にPDFを修正するのに最適です。ページ番号はバージョンによって異なる場合があるため、出力は必ず確認してください。
